Enedis met la data au cœur de sa transformation numérique
Le distributeur d’électricité Enedis fait de l’Open Data et du Big Data deux axes majeurs de sa transformation numérique.
Son objectif est de rendre davantage de services aux collectivités locales et d’améliorer son efficience industrielle.
Depuis l’été 2014, Enedis est engagé dans une transformation numérique imposée par la révolution dans les réseaux de distribution d’électricité en cours depuis le début de la décennie. "Nous prenons cette révolution comme une opportunité, confie Christian Buchel, directeur général adjoint en charge du Numérique, de l’Europe et de l’International. Ce n’est pas juste des mots. Avec notre programme massif dans le digital, nous voulons bénéficier des évolutions technologiques dans le stockage d’électricité, le photovoltaïque ou les algorithmes."
17 jeux de données ouverts
La data figure parmi les cinq axes majeurs de ce plan aux cotés de l’Internet des objets, du travail collaboratif, de l’expérience client et de la dématérialisation. Avec deux volets : l’Open Data et le Big Data. Pour soutenir sa politique dans ce domaine, l’ex-ERDF s’est doté d’un entrepôt de données de Teradata. L’ouverture des données au public a commencé avec la mise à disposition en avril 2015 du bilan électrique mensuel (volumes d’énergie injectés dans le réseau, soutirés, produits et consommés). Elle s’est ensuite peu à peu étendue pour concerner aujourd’hui 17 jeux de données accessibles sur le site institutionnel d’Enedis et la plateforme de données ouvertes du gouvernement Etalab.
Ce service répond à l’engagement d’Enedis auprès de la Commission de Régulation de l’Energie (CRE). Il se destine à l’usage des collectivités locales, partenaires et start-up. Mais l’accès reste réservé à un public plutôt averti. Enedis s’appuie dans ce domaine sur la plateforme de la société OpenDataSoft. Le distributeur d'électricité enregistre déjà 20 000 téléchargements par mois. "Nous étions jusqu’ici dans une démarche d’expérimentation, note Christian Buchel. Nous allons passer à l’industrialisation et travaillons à monter en granularité jusqu’à la plus petite maille possible du réseau, de l'ordre d'un quartier urbain."
Rolls Royce, modèle dans le big data
Dans le Big Data, Enedis veut s’inspirer de ce qui se fait dans l’industrie aéronautique en matière de maintenance prédictive avec comme modèle le constructeur britannique de moteurs d’avion Rolls Royce. Les informations sur tous les incidents qui se sont produits sur le réseau au cours des cinq dernières années ont été collectées de 2400 sources différentes et déversées dans un lac de données. Croisées avec des données externes (météo, température…), elles sont analysées pour prédire les incidents avant qu’ils ne se produisent. Ainsi, le service de maintenance peut anticiper les interventions pour prévenir les pannes. "Nous a avons démontré le système de prédiction par des preuves de concept, affirme Christian Buchel. Nous savons maintenant quels objets connectés nous devons placer dans le réseau pour améliorer le service et éviter les pannes surprises."
34 data scientists en interne
L’un des projets Big Data porte sur la surveillance du transformateur source, qui sert à transformer le courant de 110 KV en 20 KV. C’est un équipement important du réseau d’Enedis qui en compte 3400 exemplaires. L’un des paramètres clés de sa fiabilité réside dans l’état de son liquide réfrigérant. Des capteurs sont posés pour fournir des informations comme la température, l’humidité ou le taux d’hydrogène. Ces informations sont mélangées avec des données en provenance de la maintenance et de l’exploitation. Le volume total de 250 Go est ensuite analysé pour prédire les dysfonctionnements. Deux partenaires ont été sélectionnés pour le déploiement d’ici 2018 : Teradata et IBM. Enedis prévoit de lancer un projet similaire de surveillance des câbles à haute tension.
Pour accompagner Enedis dans cette révolution de la data, une fabrique du numérique, sorte de Datalab, a été créée il y a 18 mois. Elle compte 24 spécialistes des sciences de la donnée prêts à épauler les différents métiers dans la mise en œuvre de projets Big Data.
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